[发明专利]基于深度学习的计算机断层扫描主动脉瘤的辅助诊断方法有效
| 申请号： | 202110550042.2 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113223704B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 黄萨;陈鹏;李佳明;刘威武;韩林 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H15/00;G06T7/00;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州创策知识产权代理有限公司 32322 | 代理人： | 周锦全 |
| 地址： | 130010 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于主动脉瘤辅助诊断技术领域，具体为基于深度学习的计算机断层扫描主动脉瘤的辅助诊断方法，包括步骤一：数据采集，首先从医院的院区中回顾性的收集了多份带有主动脉的普通CT扫描；步骤二：数据处理，将其分为三个数据集：训练集，内部测试集和外部测试集；步骤三：建立模型，然后利用Attention‑Unet卷积神经网络构建辅助诊断工具，使用其评估测试集中主动脉瘤风险，检测敏感度、特异度和准确度，其设计合理，对主动脉瘤具有良好的诊断能力。与放射科医生联合使用，该方法可以显著增强放射科医生的胶片读取和决策能力，提高影像科室的整体实力。这一先进技术的性能证明了这种无创、廉价、方便的方法具有临床试验的潜力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 计算机 断层 扫描 主动脉瘤 辅助 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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